近年来，智能驾驶技术在中国经历了从封闭测试场地到实际道路运营的快速推进，逐步融入人们的日常生活。

　　2024年，中国在智能驾驶领域再度取得了快速进展。从武汉的“萝卜快跑”在全市范围内实现无人驾驶运营，到北京亦庄的自动驾驶出租车覆盖范围持续扩大，开通了大兴机场与城市区域的智能驾驶线路，无人驾驶正以实用化、规模化的步伐深刻改变着城市交通格局。此外，无人运输车、自动驾驶公交车等新应用场景不断涌现，标志着智能驾驶技术迈入大规模商用的新阶段。我们关注的不仅是技术的进展，更是智能驾驶对未来城市交通和个人生活方式带来的深远影响。

　　澎湃研究所研究员梳理了2024年城市智能驾驶领域的主要大事件（20件事，11座城市）。并邀请到了澳大利亚国立大学亚太学院助理教授陆风鸣做点评和展望。

　　需要特别指出的是，鉴于智能驾驶技术在公共交通领域的快速发展，本文将聚焦其在出租车、公交车和无人驾驶运输车等领域的应用，探讨该技术在公共交通系统中的现状、挑战与前景，旨在为政策制定、技术创新和行业发展提供参考。

　　7月1日，工业和信息化部等五部门公布了“车路云一体化”试点20城市名单。

　　“车路云一体化”是指通过整合车辆、道路、云计算和信息通信技术（如高精度地图、传感器、5G网络等），实现车辆与道路基础设施的实时信息交互与协同工作。在“车路云一体化”试点城市中，我们进一步筛选了北京、上海、深圳、广州、成都、杭州、武汉、合肥、苏州、重庆、沈阳11个城市作为智能驾驶重点研究城市。

　　5月，杭州发布《智能网联车辆测试与应用促进条例》。杭州成为全国首个为智能网联车辆上路立法的省会城市，也是全国首个为低速无人车立法的城市。

　　5月，合肥市司法局发布《合肥市智能网联汽车应用条例（草案征求意见稿）》。目前，合肥市智能网联汽车进行道米乐m6科技平台路测试与示范的车辆近200台。

　　6月，《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》发布，其中提到，组织制定智能化路侧基础设施、检验检测、自动驾驶地图等领域的地方标准。并强调基础设施建设，包括在道路两侧和路口安装智能化设备，以及搭建统一的云控平台等。

　　7月，上海市为四家领先的自动驾驶企业颁发了首批无人驾驶智能网联汽车示范应用许可，具体包括赛可智能、上海裹动科技、百度智行科技、小马易行科技等。

　　7月，广州市人大通过了《广州市智能网联汽车创新发展条例(草案修改稿·征求意见稿)》，提出应当统筹车路云一体化建设，制定智能网联汽车基础设施建设规划，统筹推进智能网联汽车基础设施建设与新型智慧城市、智慧交通基础设施建设相衔接、相融合。

　　8月，合肥经开区，面向 L4 级自动驾驶市场的车规级域控制器 AD1 已在位于合肥经开区的联宝工厂首次成功下线，这意味着联宝科技成为首批实现英伟达 NVIDIA DRIVE Thor 芯片产品生产落地的工厂。

　　9月，武汉《武汉经开区管委会关于印发武汉经开区自动驾驶装备商业化试点管理办法的通知》，这是武汉市首个针对自动驾驶装备的地方规范文件，重点关注低速和无人场景，如无人清扫车、无人配送车、移动零售车和无人安防巡逻车等。

　　10月，为支持产业创新，苏州宣布将连续三年按研发投入的10%给予最高3000万元的补助，打造高能级创新载体。支持企业牵头承担智能车联网和新能源汽车领域的国家科技重大专项、国家重点研发计划项目，给予最高2000万元支持。

　　10月，成都发布《成都市智能网联汽车道路测试、示范应用与示范运营管理规范实施细则（试行）》，推出了自动驾驶路测和车路协同相关政策。

　　2月，苏州市在工业园区开展低速无人车的测试与运营，这些车辆用于园区内的物流配送和员工接送，成为无人车商业化应用的先行者。

　　3月，沈阳市在浑南区启动自动驾驶出租车的试运营，这标志着沈阳进入了自动驾驶商用化的新阶段。

　　4月，重庆市在两江新区推出L3级自动驾驶出租车的商业化试运营，并开始在特定区域开展无人驾驶车辆的示范应用，推动自动驾驶出租车在城市中的普及。

　　4月，杭州在萧山区启动自动驾驶出租车的试运营，市民可以通过指定平台预约自动驾驶出租车。这一试点标志着杭州进入了自动驾驶出租车的商业化阶段。

　　5月，合肥市在高新区启动自动驾驶出租车和低速无人车的试运营，这些车辆主要用于市区和周边区域的日常出行与物流配送。

　　5月，广州南沙区启动自动驾驶公交车的商业化试运营，这是自动驾驶公交车在城市公共交通系统中首次正式投入使用。

　　9月，武汉市在经济技术开发区（经开区）开展无人驾驶出租车的路测，并允许部分区域的无人驾驶出租车在特定时间内进行试运营。武汉的这一举措意味着自动驾驶出租车在中部地区的商用化进程正式启动。

　　2月，苏州市在工业园区部署了车路协同技术，并开始实施低速无人车的测试。智能交通信号灯与车路协同技术支持了自动驾驶车辆的高效路径规划和实时导航。

　　3月，武汉市在经济技术开发区（经开区）部署车路协同系统，通过智能交通信号灯和实时交通数据传输，支持自动驾驶车辆的路径规划与行驶决策。

　　5月，北京发布自动驾驶路测牌照政策，规范并鼓励自动驾驶企业在指定区域内开展试运营和测试，标志着路侧设施和车路协同的进一步完善。

　　5月，成都在高新区的自动驾驶测试区内启动了车路协同系统的试运行，同时配套完善了高精度地图和智能交通信号系统。

　　基于梳理上述2024年不同城市在智能驾驶方面的推进，研究员发现，2024年，自动驾驶技术在多个城市的商用化试点中实现突破，政策和基础设施同步发展推动了智能驾驶的快速落地。各城市通过构建车路协同系统、拓展自动驾驶测试区、推进不同类型应用场景的商业化，为未来智能交通的普及奠定了基础。政策支持与技术创新相互促进，成为推动城市智能驾驶发展的重要动力。

　　2024年，自动驾驶出租车和自动驾驶公交车的商用化试点逐步落地，多个城市（如北京、上海、深圳、广州等）在指定区域内正式启动了自动驾驶的商用化应用，标志着智能驾驶技术从测试阶段迈向了规模应用的关键一步。

　　各地政府在2024年持续推出支持智能驾驶发展的政策，自动驾驶路测牌照的发放、车路协同技术的推广、测试区的扩展等政策保障了技术的规范化和合规性，推动了技术的快速落地。

　　2024年，各城市通过扩展自动驾驶测试区、部署车路协同设施、引入智能交通系统等基础设施，为自动驾驶技术提供了坚实的应用场景和验证平台。智能交通与车路协同技术的结合提升了交通效率和安全性，推动了自动驾驶的顺利运营。

　　除了自动驾驶出租车，2024年还出现了更多应用场景的拓展，如自动驾驶公交车、无人配送车、低速无人车等，特别是在广州、苏州、武汉等城市，推动了不同类型智能驾驶技术的实际应用。

　　在智能驾驶的推广与应用上，不同城市呈现出差异化发展特点：北京、上海、深圳、广州等一线城市在政策支持、技术验证、产业链整合等方面走在前列，而二线城市如武汉、成都、苏州等则通过特色试点推动无人驾驶和智能交通技术的地方性应用。

　　2025年，自动驾驶会如何发展？要解决哪些问题？澳大利亚国立大学亚太学院助理教授陆风鸣给出了如下关注方向：

　　到2025年，在国内外自动驾驶竞争格局的推动下，自动驾驶的商业化应用将进一步加速。预计L3、L4级的商业化运营自动驾驶车辆将在特定区域内提供更广泛的服务，无人配送车和自动驾驶物流车的应用也将进一步扩展，特别是在物流、城市配送和“最后一公里”解决方案中。自动驾驶物流车辆的普及有望显著提升城市物流效率，但这也需要城市交通部门提供相应的政策配套，支持无人驾驶车辆的上路和运营。2025年也将有更多城市部署更大范围的无人化自动驾驶（特别是无人驾驶出租车）测试和运营，地方政府预计会出台更完善的智能驾驶政策和路测监管框架。随着智能网联汽车相关法规的逐步成熟，特别是在无人驾驶路测牌照发放、商业化运营政策支持以及车路协同技术应用等方面，行业发展将迎来新的突破。

　　另一方面，特斯拉的FSD（完全自动驾驶技术）目前仍处于L2+等级，但作为面向个人用户的智能驾驶服务的行业标杆之一，其在全球范围内具有重要意义。若监管部门批准FSD在中国落地，其纯视觉模式能否适应中国复杂的气候条件和多样化的路况，值得进一步关注。

　　在更高阶无人驾驶领域，特斯拉的无人驾驶出租车尚停留在概念阶段，其技术实力难以全面评估。而谷歌旗下的Waymo在技术研发和商业化应用方面仍保持一定领先优势。

　　与此同时，中国的自动和驾驶企业如小马智行和文远知行、百度Apollo、 Momenta和华为，能否在2025年紧紧追赶上这些国际领跑者，还取决于监管部门能否在试运营范围上给予更大政策支持，从而更好发挥中国在无人驾驶数据和应用场景方面的独特潜力。

　　最后，随着2025年智能驾驶技术的进一步商业化应用，重庆等为代表的大城市将成为无人驾驶出租车、无人配送车和自动驾驶物流车的测试和试运营中心。地方政府通过完善政策支持和路测监管框架，将推动智能驾驶在城市中落地生根，促进城市交通的智能化升级。

　　澎湃新闻：为什么地方政府在智能驾驶领域如此积极，尤其是在新能源转型中未取得显著成绩的城市，如何通过智能驾驶弥补传统汽车产业的不足？

　　陆风鸣：目前政府和企业界已达成共识，认为未来汽车产业发展的趋势是电动化和智能化，而智能驾驶和自动驾驶是后者的核心。对于地方政府来说，积极谋求推广智能驾驶，不仅有助于造成传播效应，提升城市形象，更期望通过政策的放开吸引一批智能驾驶企业及相关产业链落地，为汽车产业未来转型打下基础。

　　不过，放开自动驾驶商业化试运营也存在一定的风险。自动驾驶车辆引发的道路交通阻塞乃至事故及潜在就业受影响人群都可能引发负面舆情。尽管有风险，新能源转型步伐较慢的城市仍有较强的动力，适度超前放开自动驾驶的试运营，从而谋求在汽车产业转型过程中实现后来者居上。

　　澎湃新闻：目前，L3级自动驾驶技术未能成熟的主要原因是什么？是否有必要绕过L3阶段，直接聚焦于推动L4技术的发展？

　　陆风鸣：目前一部分头部企业的技术实力已经能够做到L3甚至L4级别智能驾驶。进一步推广的主要障碍在于事故责任难以界定。一旦升级到L3和L4，事故责任认定将更加复杂，不同程度涉及到自动驾驶技术提供方。因此，目前市售乘用车一般将自身的智驾技术定位为L2+，一方面能够规避车企和供应商的事故责任认定风险，另一方面在中国路况下，一些城区和高速道路的NOA等L2+ 辅助驾驶功能在中国路况下对不少消费者仍有相当吸引力。

　　由于以私家车为主的非营运车辆普及L3和L4技术仍有不少障碍，2023年11月工信部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部四部委发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》将L3及以上自动驾驶汽车准入和上路，限制在了TO B端，也就是在生产和使用主体控制下的自动驾驶车辆，从而控制相关责任认定风险。2024年6月，国家向9家企业发放了L3自动驾驶牌照。因此，未来L3和L4技术的应用将在自动驾驶出租车（Robotaxi）、自动驾驶公交车（Robobus）和自动驾驶货运车辆上首先铺开。

　　澎湃新闻：自动驾驶在公交车领域技术水平如何？地方政府推动无人驾驶公交车的背后动机是什么？

　　陆风鸣：目前已有一部分企业有了较成熟的自动驾驶公交车研发技术储备和测试运营经验。已知有北京、成都、苏州、合肥等地都有无人驾驶公交车测试或试运营。如北京在无人驾驶公交车领域也进行了多项测试和试运营活动，特别是在亦庄等地区，已开通了多条无人驾驶公交线路，供市民体验。

　　与自动驾驶出租车（Robotaxi）类似，自动驾驶公交车（Robobus）的技术已经在测试中达到了L3和L4水平。目前对于自动驾驶公司而言，能否实现自动驾驶商业化，主要取决于方向盘后是否还有安全员值守，以及不需要车内安全员以后，远程安全员能够同时监控多少台车辆。这两点是决定自动驾驶业务能否节约人力成本从而实现商业盈利的关键。

　　地方政府推动无人驾驶公交车除了前述的示范及传播效应以外，也有着较强的实际需求。各地公交公司近年来都面临招司机难的问题，在各地财政紧张的大背景下，也急需灵活调整运营策略，从而实现降本增效。自动驾驶公交车能够节约人力成本，同时方便灵活化运营，对于智慧城市管理甚至有一定协同效应，因此引发了不少地方政府和公交公司的极大兴趣。

　　陆风鸣：目前智能驾驶公司落地较多的多为一二线城市，它们对于软件工程师有较强吸引力，且有较好的营商环境。自动驾驶企业甚至更希望在道路、天气环境多样的城市尽快落地，以加速其无人驾驶算法的训练、学习速度。

　　长期来看，城市对自动驾驶技术试运营的政策包容度将会影响未来智能驾驶产业链的地理布局。由于之前谈到的地方政府产业发展导向的原因，有汽车产业基础的城市对于发展智能驾驶有很大兴趣，但现实中的产业协同以何种形式实现还有待观察。如很多智能驾驶技术提供商使用的测试车并非是本地车企的产品，正向开发全冗余前装量产车型，也未必与本地车企合作，相关决策更多是由市场因素决定的。传统的主机厂能否在智能驾驶产业中继续作为产业链的中心，也有待观察。

　　至于具体城市，目前来看北上广深等一线城市占据了先机，因为这类城市在吸引智能驾驶与自动驾驶工程师、为测试车辆提供复杂道路环境的训练场景、政策包容度等方面有独特优势。二线或新一线城市中，也有一部分互联网产业或智能网联汽车产业较发达的城市可能在某些方面也有一定优势，如杭州、苏州、合肥等。

　　澎湃新闻：中国智能驾驶企业在技术路径上的选择偏好（如激光雷达与视觉感知技术的结合），与马斯克坚持以视觉感知为核心的发展路线形成鲜明对比。这种差异背后的原因是什么？

　　陆风鸣：一方面是由于马斯克选择的技术路线本身就比较独特（如美国的Waymo，使用的也是融合感知的技术路线），另一方面中国的企业认为融合感知的技术路线更有利于处理复杂的路况和天气情况，如暴雨、暴雪等等，而且中国较完备的车载激光雷达产业链也为融合感知的技术路线提供了支撑。

　　陆风鸣：目前智能驾驶技术的商业模式可以首先分为To C和To B两种。前者是目前消费者接触较多的，相当于传统汽车ADAS服务的升级版。如前面所说，这一领域的监管与法律障碍仍较多，短期内依然会以L2+的服务体现在车价溢价或类似特斯拉FSD的订阅服务费上，中外皆然。

　　To B的商业模式可能会有一定突破。港口物流、园区内物流、矿区物流等为代表的货运自动驾驶已有相当规模无安全员落地，有望较快实现商业化。无人驾驶出租车、无人驾驶公交车在未来一两年内有望迎来更多支持政策，头部企业的技术能力也足以支持无车内安全员运行，并进一步提升远程安全员与受监控车辆比例。且网约车平台、公交公司等付费方对于无人驾驶的商业化潜力也相当看好。因此若相关政策放宽，这两类自动驾驶模式有可能在几年内实现初步商业化。其他商业化路径还包括城市内无人驾驶物流车、无人驾驶清扫车、干线物流重卡等，但也需要突破一定的政策障碍。

　　澎湃新闻：如何通过地方政府的支持，有效推动智能驾驶和新能源汽车产业的技术突破与商业化进程？

　　陆风鸣：现阶段，地方政府招商引资政策仍会对智能驾驶和新能源汽车产业的发展产生一定影响。但是从长期来看，新能源汽车产业的入场窗口已逐步关闭。之后几年不仅整车企业面临竞争整合，主机厂和关键技术的零部件供应商也需要为下一波技术升级做准备。这对于地方政府如何识别具有创新潜力的企业并为其提供服务提出了更高的要求。

　　具体就智能驾驶产业而言，地方政府需要在稳步推进智能驾驶进一步试运营的同时，灵活运用中央相关政策，并平衡无人驾驶等尖端技术可能带来的风险。做到这一点并不容易，不仅是由于稳步推进自动驾驶试运营、灵活利用中央政策、平衡风险这三者有时难以统筹兼顾，更是由于试点城市需要与全国乃至全世界进行自动乃至无人驾驶试运营的城市竞争。而且随着特朗普上台带来的一系列监管放松，全球范围内的尖端技术竞争将会更激烈。这也对这些城市的政府提出了更高的要求。

　　澎湃新闻：有观点认为，大面积铺开自动驾驶会影响就业和民生，因此提出不要在劳动密集产业内推广自动驾驶，您怎么看这个问题？

　　陆风鸣：自动化会在多大程度上取代人类劳动，是全世界需要共同面对的问题。在当前形势下， 政府部门对此问题顾虑较大。这也导致不少城市对于进一步推广无人驾驶试运营顾虑重重。但自动驾驶企业普遍认为，近期内他们投入市场的车辆占所有营运车辆比例很低，不至于在短期内影响民生和就业。站在企业的角度，未来无人驾驶进一步推广后，虽然可能减少一部分就业，但也会创造远程安全员、网格管理员等新的就业岗位。

　　我判断目前无人驾驶公交车对就业和民生影响不大，因为公交车司机老龄化已经比较普遍，适当引入无人驾驶技术正逢其时。无人驾驶出租车的相关问题则比较敏感。比较现实的策略是在投入市场时与现有快车、出租车、专车差异化竞争，突出无人驾驶出租车在车内环境、隐私保护、载客量、舒适性、夜间行驶安全性等方面的优势，并稳步推进无人驾驶出租车投放市场的规模，探索无人驾驶出租车商业化运营的新模式。

　　《澎湃城市观察》推出年度策划《城市年鉴2024》。6位研究员主笔，6大领域，119座城市，总结2024，预见2025。